如今预算十多万就能在自主品牌里选择L2级的自动驾驶车型。尽管自动驾驶是未来的趋势，但现阶段仍然有一个“小问题”在困扰着自动驾驶技术前进步伐。
简单的小问题
之所以说简单，无非是这个问题本身是在我们日常驾驶中经常出现的，那就是左转。按我们的理解，操作车辆完成左转动作，不就是件控制方向盘往左打的事吗，有多难？还别说，在划线清晰、有交通灯的路口下，左转自然不是件难事。
但是，在没有交通信号灯或交警指引的时候，要从直行车道往左转弯，就成为了一件难事。
右转有多容易呢？
——只需要引导汽车进入右转车道，在许多十字路口，司机甚至可以在红灯的情况下右转，因此这对自动驾驶汽车来说十分简单。
左转就不同了！
——路口复杂的车流、蠢蠢欲动的行人、各种各样的标线与交通标志，对自动驾驶车辆的环境感知与预测都提出了极高的挑战。
对于这种情况，人类司机一般是这样处理的：
他们会等待并观察交通路况。如果左转的机会很少，他们会调整自己的驾驶策略：
1）可能会加速得更快，比如强行左转，在车流中找到空档；
2）有时会小心翼翼进入左边有车辆行驶的车道，以示他们打算转弯，并期望其他车辆腾出空间，尤其是在车流密集、移动缓慢的情况下，他们必须「见缝插针」；
3）或者试图在各车道之间找到一个中间位置，再从中间位置向左转，移动到目标车道。
对人和自动驾驶汽车而言，左转需要观察多方面的信息来判断合适的转向时机，尤其在无保护情况下的左转。
目前，即使是最熟练的自动驾驶汽车可能也很难做到流畅地左转。工程师们发现让无人车安全左转是他们遇到最大难题之一。
比如说前段时间，就有国人在美国自驾游的时候，因为左转以及小路过主路没有让行的错误操作，导致有伤亡的交通事故发生。在2010年，美国交通部对交通事故进行分析时发现，由左转失误引起的事故比例占到22.2%。
算法也算不到
对自动驾驶汽车来说，判断来车的距离和速度反而变成了简单的部分。通过 GPS 导航装置、摄像头、激光雷达和毫米波雷达等，自动驾驶汽车可以准确地测量任何在其路径上的物体的位置和速度。
但自动驾驶不能判断这些汽车和行人下一步将会做什么。
因此，自动驾驶汽车需要读懂人类的心理——来自其他司机和行人的微妙的信号——来完成路上最最困难的操作。这其中不仅涉及技术，还涉及心理学。
正如我们日常驾驶，平时我们都很难去判断其它驾驶员会做出什么动作，是超车、还是并道抑或是想要抢着调头，这些我们都是捉摸不透的。经验丰富的老司机，最多也只能提前假设预演对方驾驶者突然起动时，自己可以躲开的空间和位置，继而提早一步先往安全位置转移，避免事故。
也有一种观点认为，当自动驾驶汽车在十字路口犹豫不决时，原因不是算法的问题，而是自动驾驶汽车发现在当前情况下执行左转的安全余量太小: 风险太高。
这个问题不能通过更好的算法解决，而只能通过提高自动驾驶汽车可接受的风险水平进行优化。
如何解决
“既然不能左转，那么就无限右转吧”。
去年 8 月，外媒报道 Waymo 的自动驾驶汽车会自主规划路线，以避免出现棘手的情况，如「尽量避免无保护下的左转或在高速公路行驶」。
一位 Waymo Early Rider 的早期成员就爆料，Waymo 为避免左转，绕着街区向右走了很长一段路。
虽然 Waymo 声称会定期「练习左转」，但 Waymo 看起来十分谨慎，这家自动驾驶行业的标杆也承认：「高速公路上无保护的左转是最困难的驾驶操作之一。由于……是新技术，我们将慎之又慎，因为安全是我们的重中之重。」
另一种的解决思路，则是把左转车辆化身为无保护路口的交通信号灯。如硅谷的自动驾驶公司Drive.ai就将自家的自动驾驶汽车，透过鲜艳的喷涂、醒目的字样进行明显化。其次，再以不同尺寸的显示屏，来给对向来车提供如同交通灯作用的信号，控制车流。
想要解决这个“小问题”或许应该结合大数据，将无保护路口情况反映，政府安置交通灯进行疏导。这可是要比驾驶者自己盲目猜度行车来得安全。（来自 智能座舱与自动驾驶）
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